摘要 MapReduce是一个编程模型,也是一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现.用户首先创建一个Map函数处理一个基于key/value pair的数据集合,输出中间的基于key/value pair的数据集合:然后再创建一个Reduce函数用来合并所有的具有相同中间key值的中间value值.现实世界中有很多满足上述处理模型的例子,本论文将详细描述这个模型.   MapReduce架构的程序能够在大量的普通配置的计算机上实现并行化处理.这个系统在运行时只关心:如何分割输入数据,在大量…

开卷有益——作者的话 有时候真的感叹人生岁月匆匆,特别是当一个IT人沉浸于某个技术领域十来年后,蓦然回首,总有说不出的万千感慨. 笔者有幸从04年就开始从事大规模数据计算的相关工作,08年作为Greenplum 早期员工加入Greenplum团队(当时的工牌是“005”,哈哈),记得当时看了一眼Greenplum的架构(嗯,就是现在大家耳熟能详的那个好多个X86框框的图),就义无反顾地加入了,转眼之间,已经到了第8个年头. 在诸多项目中我亲历了Greenplum在国内的生根发芽到高速发展,再到现…

Greenplum数据库架构 Greenplum数据库基本由PostgreSQL核心增强数据库实例组合并衔接成的数据库管理系统,即Greenplum数据在PostgreSQL基础上扩展开发,每个Greenplum数据库由1个master实例和2个或2个以上segment实例组成,客户端使用PostgreSQL规范与Master交互.以上的插图,展示Greenplum数据库实例由1个master和8 segement实例组成 Master Host或Master实例就是GreenPlum数据服务端…

迄今为止,Hadoop和大数据实际上是同义词.然而随着大数据的炒作不断升温,出现了很多对Hadoop如何应用于大数据的误解. Hadoop是一种用于存储和分析大型数据集开源软件框架,可处理分布在多个现有服务器中的数据.Hadoop适合处理来自手机.电子邮件.社交媒体.传感器网络和其它不同渠道的多样化.大负荷的数据,因此通常被认为是一种大数据操作系统.而这正是第一个误解的来源: 1.Hadoop是一个完整的解决方案. 事实并非如此.无论你把它称为“框架”或“平台”都可以,只是不能认为Hadoop可…

笔者有幸从04年就开始从事大规模数据计算的相关工作,08年作为Greenplum 早期员工加入Greenplum团队(当时的工牌是“005”,哈哈),记得当时看了一眼Greenplum的架构(嗯,就是现在大家耳熟能详的那个好多个X86框框的图),就义无反顾地加入了,转眼之间,已经到了第8个年头. 在诸多项目中我亲历了Greenplum在国内的生根发芽到高速发展,再到现在拥有一百多个企业级用户的过程.也见证了Greenplum从早期的2.1版本到当前的4.37版本,许多NB功能的不断增强.系统稳定…

一.海量数据: 量:大.数目多,数据量到达PB.ZB级别,条目数到达几十亿条.百亿条 1)存储:分布式,集群的概念,管理(主节点.从节点),HDFS(HadoopDistributedFileSystem) 2)分析:分布式,并行,离线计算框架,管理(主节点.从节点),MapReduce ApacheHadoopLogo,一只会飞的大象 二.Hadoop与Google的关系 HDFS–>GFS开源文件系统 HadoopMapReduce:核心就是对数据的排序优化 GoogleMapReduce–…

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式基础架构,Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,而MapReduce则为海量的数据提供了计算,特点是:高可靠性,高扩展性,高效性,高容错性. Hadoop与Google三篇论文 Google-File-System :http://blog.bizcloudsoft.com/wp-content/uploads/Google-File-System%E4%B8%AD%E6%96%87%…